7月10日，记者从安徽省量子计算工程研究中心了解到，中国移动通信有限公司研究院（下称“中国移动研究院”）与本源量子计算科技（合肥）股份有限公司（下称“本源量子”）成功实现全国首例基于通用量子计算机真机的算法验证，初步结果满足预期要求。

    中国移动研究院未来研究院院长崔春风介绍，中国移动当前处于5G运营和6G研发阶段。5G的核心能力是增强移动宽带、大规模接入和超低时延高可靠通信，实现人-人连接的增强与物-物连接。6G将是感知、通信、计算、智能、大数据、安全融合的移动信息网络，将实现人-机-物的泛在连接，成为物理世界与虚拟世界的桥梁。

    因此，相比5G，6G将面临更大规模业务优化、更大规模网络优化、更大规模信号处理和机器学习大模型训练等计算难题，经典计算与算法面临着巨大压力。

    而算力强大，正是量子计算机的最大特征。当前，全球量子计算正稳步发展，已经在一些高算力需求行业得到试点性应用。“我们想尝试从一些典型场景中的小规模问题入手，来评估和验证量子计算在通信网络，尤其是6G中的应用可行性。”崔春风说。

    “九章”量子计算机打破极限

    近日，中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队与中国科学院上海微系统与信息技术研究所、国家并行计算机工程技术研究中心合作。

    构建了113个光子144模式的量子计算原型机“九章二号”，在求解高斯玻色取样问题上，比目前全球最快的超级计算机快亿亿亿倍。这是继去年成功构建76个光子100模式的量子计算原型机“九章”后，中国在量子计算领域取得的又一重大突破。

    高斯玻色取样是一种用于演示量子计算优越性的数学问题，也就是说，它是一种量子计算机可以比经典计算机快得多地求解的问题。具体来说，GBS问题是要从一个特定的概率分布中随机抽取若干个样本，并统计它们出现的频率。这个概率分布是由一个复数矩阵决定的，而这个矩阵又可以用一个光学干涉装置来实现。换句话说，GBS问题就是要用光学干涉装置来模拟一个复杂的概率分布，并从中采样。

    “九章”量子计算机利用了光子作为量子比特的特点，通过激光、分束器、相位器、探测器等光学元件，构建了一个复杂的多光子干涉线路。这个线路就相当于一个高维度的复数矩阵，可以用来实现GBS问题所需的概率分布。

    当激光通过这个线路时，每个光子都会在不同的路径上发生干涉和叠加，从而形成一个复杂的量子态。当这些光子被探测器检测到时，就相当于从这个量子态中采样了一个样本。由于量子力学的不确定性和随机性，每次采样得到的结果都可能不同，但是它们都服从于同一个概率分布。通过重复多次采样，并统计各种结果出现的频率，就可以求解GBS问题。

    我国可以快速求解GBS问题，是因为它利用了量子力学的叠加和干涉原理，使得每个光子都可以同时存在于多个路径上，从而实现了高维度的并行计算。相比之下，经典计算机要求解GBS问题，就必须模拟每个光子的行为，以及它们之间的相互作用，这需要大量的计算资源和时间。

    根据目前已正式发表的最优化经典算法，“九章二号”在高斯玻色取样这一问题上的处理速度比最快的超级计算机快亿亿亿倍，比“九章”快100亿倍。“九章二号”1毫秒可算出的问题，全球“最快超算”需30万亿年。

    AI算力的终极目标

    大模型算力之争，短期看GPU自研，中期看存算、Chiplet，那么被投资人视为新计算方向的量子计算在其中又能扮演什么角色？

    事实上，VC对量子计算的关注不只限于此次ChatGPT的热潮，AR/VR、5G等新应用场景的不断涌现，以及各类型的应用场景爆发式增长，让市场对算力的需求水涨船高，产业亟待挖掘具有颠覆性的计算形式。

    量子计算作为一种新型架构的计算，可以实现指数级算力提升，更可谓是不得不关注的焦点。

    据企查查数据显示，2017年至今，国内量子计算赛道共完成31起融资事件，公开披露融资金额超25亿元，融资主要发生在2021年及以后，占比近7成。其中图灵量子、本源量子、量旋科技、玻色量子、国仪量子等在近年获多轮融资。

    对于这一疑问，量旋科技CEO项金根对量子计算跟经典计算机的算力差距，给出了飞机和地面交通工具的比喻。

    他表示，当下存算、光芯片、其他一些封装的改进技术，本质上还是经典计算机的范畴，它运算的原理跟GPU本质上没有太大改变，更多是在传统的框架下做的一些改进，使得人工智能的芯片效率更高。

    对于现有的AI芯片、存算一体或其他封装技术对AI算力的提升，项金根表示认可，同时他也认为需要不同维度去看不同解决方案对算力的助力，这里面不一定存在最优解。

    “未来，量子计算机肯定能够助力人工智能。AI需要的算力会越来越多，到 2030 年左右可能不光是算力，连耗电量都是非常恐怖的数据级。所以要真正解决AI大规模的算力需求，量子计算机是一个很有潜力的应用方向，而且量子计算机的运算模式跟人工智能有天然的贴合性，量子计算机可以加速AI的一些应用场景，而AI亦可以加速量子计算的研发，优化其操控精度。”

    那么，如此具有革命性的量子计算何时能应用到AI领域？项金根认为，到2030年行业发展顺利进入容错量子计算阶段，将可能是一个落地的时间点。

    相较于项金根给出的10年之约，俞悦认为量子计算相关算法在一些行业特定任务上的尝试落地，在这个时间点可能会有一些结果，至于解决AI的通用任务上，他则相对保守地给出了“50年”的看法。甚至投了图灵量子的联想创投也表示，量子计算从产业化的角度看，仍挑战诸多，充满机遇。

    联想创投坦言，量子计算落地需要解决百万量子比特操纵能力、低环境要求、高集成度等核心问题，具有较高的入局门槛，其产业化仍面临技术路径不确定、人才储备稀缺、产业链配套早期以及无法用传统的逻辑、电路思维进行推导和复刻的四大痛点。

    如此看来，这些问题待解之下，量子计算就略微显得理想丰满、现实骨感。

    此外，俞悦还指出，从逻辑上说，量子计算肯定能解决很多算力问题，但即便如此，还需要结合成本，才能知道量子计算是不是一个从投入产出看的最佳方案。

    郑州博观电子科技有限公司是一家提供科技类物联网开发软硬件定制化方案服务商、也是中原地区领先的物联网终端设备解决方案提供商。致力共享换电柜、智能充电桩、共享洗车机、物联网软硬件等服务平台的方案开发与运维。总部位于河南省郑州市高新区，已取得国家高新技术企业认证证书。经过10多年的业务开拓，公司已经形成了以中原地区为中心、业务遍布全国的经营格局。

注：本站文章部分文字及图片来自互联网。如有侵权行为，请联系我们，我们会及时删除。